围岩力学参数反演的GSA-BP神经网络模型及应用

2021年第2期复合材料科学与工程19基于模态频率的风力机叶片覆冰检测方法李飞宇，崔红梅*,苏宏杰，王念富，马志鹏(内蒙古农业大学机电工程学院，呼和浩特010018)摘要：目前，风力机叶片覆冰后通常使用加热系统除冰，其消耗的能源是发电机组1%〜4%的年发电量。

本文通过试验模态调校叶片有限元模型，用有限元模型的仿真模态得出不同位置的覆冰厚度和固有频率对应关系方程，用这些方程生成随机样本训练BP神经网络模型，建立以固有频率为输入，以覆冰厚度为输出的非线性关系，以实现覆冰状态的检测。

研究表明，通过叶片的力锤激励模态试验结果，调整叶片模型参数，优化后的叶片覆冰中空实体三维模型前三阶固有频率与试验值误差在2%以内。

通过BP神经网络建模和训练，模型检测覆冰厚度的结果与实际值相对误差率平均值为&83%，叶尖处误差最小，叶根处误差最大，相对误差率随着冰层厚度的增加而降低。

训练好的BP神经网络模型可以基本实现覆冰的位置和厚度信息检测，为加热系统精确加热位置和加热时间、降低能源消耗提供理论依据。

关键词：风力机叶片；覆冰检测；模态参数；固有频率；复合材料中图分类号：TB332文献标识码：A文章编号：2096-8000(2021)02-0019-06风能是一种清洁的绿色可再生能源，被世界各国公认为最具有开发利用前景的新能源之一。

2019年我国风力累计装机容量到达210GW,风电发电量可满足5.5%的用电需求［1］。

同世界风能利用好的国家一样，我国风电场大多位于寒冷、潮湿地区，风力机叶片会无法避免地产生覆冰的现象，影响风力机的正常工作，甚至发生叶片折断、风力机倒塌等事故［2］。

因此，开展叶片覆冰状态的精确检测研究对于风力机的稳定运行有重要意义。

目前,国内外学者对此做了大量研究,Skrimpas 等［3］通过对覆冰的风力机功率曲线和机舱振动情况分析，可以检测出风力机的整体覆冰情况。

Gantasala 等［4］研究了2MW风力机叶片覆冰条件下的模态特性,结果表明随着叶片覆冰厚度增加，振动模态中气动弹性阻尼因子逐渐减小。

神经网络算法的光伏发电预测研究式中，P V为光伏电源的输出功率；源额定功率；G C为工作点的辐射强度；温度，其值与环境温度近似；k为功率温度系数。

由此式中，di为Xi和Yi之间的等级差。

气温、相对湿度、全球水平辐射(W/m2)、风向、降水的逐小时数据；Y2.2 光伏发电输出功率预测模型建立（1）构建神经网络架构。

具有s型隐神经元和线性输出神经元的两层前馈网络，在数据一致和隐层神经元足够多的情况下，可以很好地拟合多维映射问题。

本文利用MATLAB中的神经网络拟合模块，建立具有图2 双层前馈神经网络输入-输出关系（2）结果分析。

经过MATLAB模拟贝叶斯算法训练出来的模型，多次调整分析后，每迭代一次神经网络参数都会经过调整，经过多次迭代后，均方误差(MSE)随之降低，但是随着网络开始过度拟合训练后，验证的数据集将会增加，均方误差也会增加，matlab中均方误式中，SSE表示和方差；n表示样本个数；真实数据；表示拟合的数据；w i＞0。

图3为神经网络的训练性能，由图可知，经过轮的训练迭代之后，最佳的训练性能是第0.15283，并且整体的训练结果和测试结果的变化曲线相对贴合，说明训练出来的神经网络模型图3 神经网络训练性能结语本研究通过选用斯皮尔曼相关性分析识别出影响光伏发电输出功率的关键因素，并采用贝叶斯正则化算法优化神经网络，构建了对光伏发电输出功率的准确预测模型。

该模型建基于大量实践数据，能够捕获复杂的非线性关系，实现更高的准确性和稳定性。

核心优势在于提升了光伏发电输出功率预测的精度。

通过重要影响因素选择和优化算法，模型达到了较高的解释力和精度。

本研究进一步提高了光伏发电输出功率预测模型的准确率。

本模型所采用的自变量在实际中较难获取，未来研究应与实践紧密结合，构建精度更高、覆盖更广、实用价值更大的光伏发电输出功率预测模型，为我国光伏发电事业发展提供有力支撑。

参考文献：图1 2015年全年光伏发电数据集表1 光伏发电阵列参数名称参数数组评级10.5kW面板评级175W面板数量2×30面阵列区2×38.37m2逆变器尺寸2×6kW逆变器类型SMA SMC 6000A 追踪器类型DEGEnergie 5000NT。

Value Engineering0引言近年来，人口激增导致城市空间使用紧张、交通压力激增，为了缓解这一矛盾，城市空间正在向深度方向发展[1]。

地下城市空间工程受场地地质、水文、周边建筑物、地下管线限制，需要准确、有效地预测其深基坑的变形[2]。

目前数值模拟预测方法被广泛运用，获取准确的土体参数是确保预测精度的关键，而土体参数反演方法是获取参数的重要手段。

国内外学者对反演方法已经有了一定程度的研究。

Gioda 等[3]通过利用单纯形法、拟梯度法以及Powell 法等优化方法，对岩土体的力学参数进行反演。

Zhang 等[4]采用最小二乘法反演计算土体参数，利用反演后的土体参数预测挡土结构深层水平位移。

程秋实等[5]采用粒子群算法结合支持向量回归机对基坑土体参数反分析，结果表明反演效果良好。

在土体参数反演领域，尽管BP 神经网络被广泛应用，但其存在网络结构构建难度大和收敛速度慢等缺点。

为了解决这些问题，本文引入了PSO 算法和GA 算法，提出了PSO-GA-BP 神经网络土体参数反演模型，优化了BP 神经网络的结构和参数，从而提高模型的性能和准确性。

1PSO-GA-BP 神经网络尽管BP 神经网络在土体参数反演方面有着广泛的应用，但其存在网络结构构建难度大、收敛速度慢等缺点。

同时，GA 算法在参数设计中的并行机制发挥不足、PSO 算法在处理高维数复杂问题时可能出现早期收敛[6]，为了进一步提高土体参数反演的效率和准确性，这些都是需要考虑和改进的问题。

基于此，本文提出PSO-GA-BP 神经网络土体参数反演模型，其同时具有粒子群算法及遗传算法的优点，而且优化了BP 神经网络中存在的问题。

PSO-GA-BP 神经网络算法具体步骤如下，其流程图见图1。

①确定神经网络输入层、输出层及隐含层的节点数量。

②对适应度函数进行求解，据此来判断个体和群体的极限值。

③随机选择每个粒子2/3的位置，然后对粒子速度进行变异操作。

Remote sensing of Extracting Water Depth based on Back Propagation ModelShan Huang1,,Tingang Zhou1,2,31)School of Geographical Sciences,Southwest University,Chongqing,China2)Key Laboratory of Eco-environments in Three Gorges Reservoir Region,Ministry of Education,Chongqing,China.3）Engineering Technology Research Center of Geo-spatial Information in Chongqing,Chongqing,China,401147 Abstract:This paper aims to do water depth retrieval research in Lin huai gang segement of Huaihe river in Anhui Province.First,geometric calibration,atmospheric correction and water depth information extraction should be done to the remote sensing image acquired from Landsat7ETM+.Second,a water depth retrieval model was construct based on BP Model by using the correlation between measured water depth and the reflectance of the combination of single brand and multi-brand in the preprocessed remote sensing image.The result indicates that the mean absolute error,average relative error,determination coefficient and root mean s square of the retrieved water depth and measured water depth are respectively0.5682m,12.11%,0.8465,0.7167m.基于BP神经网络的遥感水深反演黄山1周廷刚1,2,31)西南大学地理科学学院，重庆，中国2)三峡库区生态环境教育部重点实验室，重庆，中国3）．重庆市地理空间信息工程技术研究中心，重庆，中国，401147摘要本文在Landsat7ETM+遥感影像预处理的基础上,利用影像单波段与多波段组合的反射率和实测水深值之间相关性，建立了安徽省淮河临淮岗段BP神经网络水深反演模型，进行了反演。

大型地下洞室群施工期围岩力学参数实时动态反演张社荣;胡安奎;王超;邵鹏哲;谭尧升【期刊名称】《河海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(044)003【摘要】Based on information regarding the excavation progress, support progress, and newly outcropped geology at the construction site of alarge⁃scale underground cavern group, a three⁃dimensional numerical simulation model, which can be updated in real time and reflect the practical process of construction, was established. Using the techniques of uniform design and artificial neural networks and the mixed programming technique of C#. NET+Python, the secondary development of ABAQUS proceeded, and a method of real⁃time dynamic inversion of surrounding rock mechanical parameters was developed for a large⁃scale underground cavern group during the construction period. Using the Huangdeng Hydropower Station as an example, real⁃time dynamic inversion of surrounding rock mechanical parameters during the construction of a large⁃scale underground cavern group was conducted. The results show that the variations of calculated displacement and measured displacement of measuring points with construction time showed the same pattern of change in different construction periods and were in good agreement. The average error was only 5. 5% in the fifth construction period. This good inversion result verifies the rationality and maneuverability of this method.%综合考虑大型地下洞室群施工现场的开挖进度信息、支护进度信息及新出露的地质信息，建立能够实时更新且反映工程实际进度的三维全尺度数值仿真模型，结合均匀设计和人工神经网络技术，基于C＃.NET＋Python混合编程技术对通用数值软件ABAQUS进行二次开发，提出大型地下洞室群施工期围岩力学参数实时动态反演分析方法。

神经网络在钻井动态预测中的应用周蕾编译周开吉审校摘要井底钻具组合（BHA）及钻头动态行为的实时监控，是提高钻井效率的重要因素。

这样可使司钻避免有害的钻柱振动，通过周期性地调整各种地面控制参数（例如大钩荷载，转速，流速及泥浆性能）而保持最优的钻进状态。

本文论述了采用神经网络来建立非线性,多输入/输出钻井系统模型。

这个模型为司钻提供量化的适当修正措施以使系统处于优化钻井状态。

神经网络模型的建立,采用油田测试的钻井动态资料。

油井测试包括了在不同岩层钻进时的各种测试。

基础模型的训练和调谐使用了钻进时实时记录的地面及井下动态数据。

BHA的动态测量数据由井下振动传感器获取。

这些数据，代表修正地面控制参数产生的影响,记录在井下工具的内存里。

这个测试数据集合中具有代表性的部分，连同相应的输入/输出数据集合，用来建立和训练这个模型。

测试的结果是肯定的：神经网络所预测的BHA动态行为和实际测量相当符合。

此外，测试确立了准则以选取最重要的输入/输出参数，并选取建立训练这一模型的代表性数据。

这个分析演示了一种模拟、预测复杂多参数钻井系统动态行为的可靠方法。

这种方法可能成为传统的分析或直接数值模型的替代者。

它的应用可以扩展到钻井动力学以外，而应用到钻井控制和优化这些领域。

关键词：神经网络井下钻具组合（BHA）动态预测控制参数钻井系统模型优化译自 SPE 56442引言钻井力学革命性的一步是智能井下振动“随钻测量”工具的发展和引入。

这些先进的工具实时地测量井下钻柱振动并传送主要的信息给司钻。

通过使用MW D工具而形成闭环钻井系统，这一革新性概念最初是由Hut chi nso n等人提出的。

Hesig 等人以油田现场的成果,发展和支持了这一概念。

这个方法的基本想法是实时地提供给司钻井底钻头和BHA的行为信息。

带有多个传感器的随钻测量工具获取并处理测量的数据,产生可以量化振动是否导致钻井故障的诊断参数。

这些参数通过自动测量记录立即传送到地面。

BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究作者：王尉旭周豪洪朝银来源：《无线互联科技》2024年第05期摘要：反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network ，BPNN）是一种深度学习模型，在各个领域都有重要应用。

文章以滚动轴承故障诊断为例，探讨了BP神经网络在其中的应用。

文章通过运用及优化BP神经网络，对凯斯西储大学提供的轴承故障数据加窗后进行离散傅里叶变换处理，再进行峰值特征提取，然后利用该数据进行神经网络模型的学习和预测，构建了一个能够准确预测轴承故障类型的网络模型。

该模型能够提高轴承故障诊断的效率和准确性，具有重要的实用价值。

关键词：BP神经网络；故障诊断；滚动轴承中图分类号：TP183；TP277文献标志码：A0 引言随着科技的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，为人类社会带来了前所未有的变革。

作为人工智能领域的重要分支，神经网络的研究和应用备受关注。

当前数据处理领域存在诸多复杂的非线性问题，在工业领域中，滚动轴承的故障诊断就是一个典型的例子。

这些非线性问题往往很难通过传统的数据处理方法去解决，因为传统的数据处理方法无法很好地捕捉数据之间复杂的非线性关系，而神经网络技术就在其中发挥了重要的作用。

例如BP神经网络，以其强大的映射能力和自学习能力，为解决许多复杂的非线性问题提供了有效途径。

本文旨在探讨BP神经网络的技术原理和应用，通过深入剖析其基本原理和算法，揭示其内在的规律和特点，并介绍了BP神经网络的应用。

以滚动轴承故障诊断为例，本文对BP神经网络在工业领域的应用效果和优势进行了研究，为相关领域的研究和实践提供支持。

1 BP神经网络原理BP神经网络的基于反向传播算法，是一种自动调整神经网络权重的方法，通过每个神经元的输出误差调整神经网络中的权重，以达到最佳的输出结果。

与其他前馈神经网络不同，BP神经网络能够自动提取输入和输出数据之间的“合理规则”，并自适应地将学习内容记忆于网络的权值中［1］。

第 55 卷第 2 期2024 年 2 月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University (Science and Technology)V ol.55 No.2Feb. 2024基于GA-BP 神经网络长服役期内结构混凝土的强度演变预测张学鹏1，张戎令1, 2，陈心亮3，杨海花3，于大海3，宋毅1(1. 兰州交通大学 土木工程学院，甘肃 兰州，730070；2. 兰州交通大学 道桥工程灾害防治技术国家地方联合工程实验室，甘肃 兰州，730070；3. 中国铁路呼和浩特局集团有限公司，内蒙古 呼和浩特，010000)摘要：为研究长服役期内既有混凝土结构的强度演变规律及其预测模型，以唐包铁路、西户铁路等实际工程为研究背景，以服役时间为2、16、25、30、40、52、66、88、95和100 a 的在役桥涵为研究对象，基于混凝土回弹法，开展役桥涵混凝土强度试验，分析长服役期内既有桥涵混凝土强度动态发展过程。

同时，基于试验实测混凝土强度数据与收集的230组同类条件下在役桥涵(服役时间2~88 a)混凝土强度数据，构建GA-BP 神经网络混凝土强度预测模型。

此外，为提高模型可应用性，基于高精度GA-BP 神经网络强度预测模型，建立一般矩阵公式和简化公式。

基于本文构建的混凝土强度预测模型，分析该类地区(试验中已调研区域)长服役期内混凝土结构的强度演变规律。

研究结果表明：相较于既有混凝土强度预测模型，本文构建的GA-BP 神经网络混凝土强度预测模型可有效预测不同服役时间下的混凝土强度，预测数据的平均绝对百分比误差为8.76%，决定系数为0.83。

本文简化公式(C25)精度较高，平均绝对百分比误差为6.6%，为便于简化计算，推荐简化公式(C25)作为长服役期内混凝土强度预测公式。

百年服役期内混凝土强度经历2个时间阶段，即混凝土强度缓慢上升期(1~49 a)、混凝土强度快速下降期(49~100 a)。

基于熵权法和BP神经网络的煤矿应急管理能力评价
左晨;汪伟;祁云;崔欣超
【期刊名称】《山西大同大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(40)2
【摘要】目的为了进一步提高煤炭开采的安全应急管理能力。

方法首先,查阅相关文献,并在此基础上征求专家的意见,构建了包括应急管理能力的预防、应急管理能力的救援能力、应急管理的保障、应急管理能力的恢复共4个一级指标和16个二级指标的评价指标体系;其次,通过熵权法确定各级指标权重,并结合BP神经网络建立了煤矿应急管理能力综合评价模型;最后,以山西某煤矿为背景对构建的模型进行了实例运用。

结果事故的风险评估与预警、救援队伍的救援水平、应急部门与场所的建设、事故发生后的恢复计划、事故的损失与评估等五个因素对煤矿应急管理能力影响较大,计算得出山西某煤矿的应急管理能力结果为“良”。

结论安全应急管理能力评价结果为“良”,评价结果与实际应急管理能力水平相符,为山西某煤矿进行安全评价工作提供了理论依据。

【总页数】5页(P116-120)
【作者】左晨;汪伟;祁云;崔欣超
【作者单位】山西大同大学煤炭工程学院;辽宁工程技术大学安全科学与工程学院【正文语种】中文
【中图分类】X936
【相关文献】
1.基于熵权法的煤矿应急救援能力评价
2.基于熵权法的PPP项目合作伙伴风险管理能力评价模型初探
3.基于熵权的煤矿应急管理能力模糊综合评价
4.基于梯形Vague集熵权法的煤矿应急救援能力评价研究
5.基于AHP-熵权模糊法的农民专业合作社资金互助突发事件应急管理能力研究
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基于BP神经网络的围岩质量分类研究
刘学军;高玉峰;贺一凡;姜兆东
【期刊名称】《水力发电》
【年(卷),期】2022(48)9
【摘要】围岩质量是影响隧道安全的重要因素。

以新疆东天山隧道工程为研究对象,采用隧道地震波法、TSP物探指标敏感性分析法和BP神经网络关联分析理论,对影响隧道围岩质量的因素进行分析,并对围岩质量进行预测。

结果表明,在TSP物探众多指标中,波速V、纵横波速比V/V、泊松比μ和密度ρ是围岩质量的主控因素;BP神经网络预测围岩质量方法是可靠准确的,且预测结果可根据技术和数据的完善进一步改善;提高纵波速V、横波速V和泊松比μ的预测精度,可有效控制TSP物探指标整体预测结果。

【总页数】5页(P51-55)
【作者】刘学军;高玉峰;贺一凡;姜兆东
【作者单位】新疆建筑科学研究院(有限责任公司);新疆大学建筑工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TU457
【相关文献】
1.基于改进BP神经网络的地下工程围岩分类
2.基于BP神经网络的回采巷道围岩稳定性分类
3.基于BP神经网络的隧道围岩分类
4.巷道围岩稳定性分类的MBP神经网络预测研究
5.基于BP神经网络的隧洞围岩分类
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回声状态网络研究张晋雁;陶宏才【摘要】回声状态网络是一种新型的递归神经网络,近年来引起诸多学者的关注,对回声状态网络的研究也逐步深入.系统介绍回声状态网络的网络结构、学习过程和主要参数,详细论述几种比较热门的改进算法以及回声状态网络目前的应用研究情况,归纳并且比较该算法与BP神经网络、SVM支持向量机等预测模型各自的优缺点以及适用范围,最后总结回声网络目前存在的问题以及未来的研究方向.【期刊名称】《成都信息工程学院学报》【年(卷),期】2015(030)006【总页数】5页(P546-550)【关键词】回声状态网络;储备池;递归神经网络【作者】张晋雁;陶宏才【作者单位】西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都611756;西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都611756【正文语种】中文【中图分类】TP1830 引言回声状态网络(echo state network，ESN)由 Jaeger[1]于2001年提出，在模型构建与学习算法方面较传统的递归神经网络有较大差别，其相应的学习算法为递归神经网络的研究开启了新纪元。

回声状态网络采用“储备池”代替传统神经网络中的隐层。

储备池由大量稀疏连接的神经元组成，并将输入信号从低维空间映射到高维空间，唯一需要训练的参数即为输出权值矩阵[2]。

这些特点大大简化了回声状态网络的训练算法和求解过程。

回声状态网络在时间序列预测[3－4]、非线性系统识别[5]、图像检测[6]等领域有广泛应用。

针对不同应用领域对回声状态网络的优化改进算法研究也日益倍增，研究方向主要针对储备池的优化。

标准回声状态网络的储备池是随机生成的，但是这并不代表随机生成的即为最优储备池。

所以，针对不同的应用问题，提出不同的储备池优化方法。

文献[7]提出一种最简储备池回声状态网络，构造出仅包含单个节点的储备池网络，简化储备池的拓扑结构。

韩敏等[8]提出一种多储备池回声状态网络，构建出一种多储备池ESN层次结构模型，每一层的核心组成是ESN，ESN 的核心组成又是储备池，由此形成的多储备池ESN具有强大的非线性系统建模能力。

应用GSAS-Ⅱ软件强化材料分析学理论和实验课教学融合郭腾;郭雨;丁志杰;陈君华;汪徐春【摘要】晶体学和衍射学是材料工程类专业所必学的材料分析学课程的重要组成部分,其具有综合性强、与科研和产业化开发的联系紧密的特点.基于有关新型工程教育的若干理念,我们引入了新型的结晶学分析程序GSAS-Ⅱ用于辅助X射线衍射技术和结晶学等内容的教学.通过在上述教学过程中应用GSAS-Ⅱ程序的各种衍射图谱模拟功能和绘图功能,能够明显强化学生将分析学基础知识运用于分析物质衍射特性的水平,也提高了他们对于相关的学科前沿的兴趣.【期刊名称】《广州化工》【年(卷),期】2019(047)010【总页数】5页(P144-148)【关键词】GSAS-Ⅱ;新工科教育;衍射模拟;结构解析与精修【作者】郭腾;郭雨;丁志杰;陈君华;汪徐春【作者单位】安徽科技学院化学与材料工程学院,安徽凤阳233100;安徽科技学院化学与材料工程学院,安徽凤阳233100;安徽科技学院化学与材料工程学院,安徽凤阳233100;安徽科技学院化学与材料工程学院,安徽凤阳233100;安徽科技学院化学与材料工程学院,安徽凤阳233100【正文语种】中文【中图分类】G642.0衍射学和晶体学是材料物理领域最具有活力的学科分支之一，与该内容有关的课程也是目前国内外各个高校的各种材料类和化学类专业所必学的《材料分析与测试技术》课程的重要组成部分之一。

这些知识综合性很强，涵盖了高能物理、晶体学、衍射理论以及机械电子设备等内容，它们不仅是理解相关课程后续的章节(例如电子衍射)的基础，也是使学生进一步理解更高层次知识技能以及联系实际(科研创新、产业化开发等等)的重要环节。

由于衍射学涉及各个学科层面交叉内容多，学习难度大，在以往的很多教学研究中学者们都试图引入各种各样的辅助教学方法以强化相应的教学效果，例如采用CaRIne[1]、Diamond[2]以及VESTA[3]等晶体建模计算程序直接展示晶体的空间构型、配位多面体的连接特点等内容，以使晶体学教学呈现直观化、生动化的特点；采用MDI Jade、HighScore Plus等物相检索程序进行辅助实验教学以强化学生的计算机应用能力和物相分析的能力；以及设计项目式实验课程，使学生全程参与以使他们通过实践的方式综合提升实验技能等等[4]。

人工神经网络的数学模型建立及成矿预测BP网络的实现一、本文概述本文旨在探讨人工神经网络的数学模型建立及其在成矿预测中的应用，特别是使用反向传播（Backpropagation，简称BP）网络的具体实现。

我们将对人工神经网络的基本原理和数学模型进行概述，包括其结构、学习机制以及优化算法。

然后，我们将深入研究BP网络的设计和实现过程，包括网络层数、节点数、激活函数、学习率等关键参数的选择和优化。

在理解了BP网络的基本原理和实现方法后，我们将进一步探讨其在成矿预测中的应用。

成矿预测是一个复杂的地质问题，涉及到众多的影响因素和不确定性。

BP网络作为一种强大的非线性映射工具，能够有效地处理这类问题。

我们将详细介绍如何根据地质数据的特点，设计合适的BP网络模型，并通过实例验证其预测效果。

我们将对BP网络在成矿预测中的优势和局限性进行讨论，并展望未来的研究方向。

通过本文的研究，我们希望能够为地质领域的决策和预测提供一种新的、有效的工具和方法。

二、人工神经网络的数学模型建立人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它通过学习大量的输入输出样本数据，自动调整网络权重和阈值，从而实现对新数据的分类、识别或预测。

在建立ANN的数学模型时，我们首先需要明确网络的拓扑结构、激活函数、学习算法等关键要素。

拓扑结构决定了神经网络的层次和连接方式。

在成矿预测中，我们通常采用前馈神经网络（Feedforward Neural Network），也称为多层感知器（MLP）。

这种网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，每一层的神经元与下一层的神经元全连接，但同一层内的神经元之间不连接。

输入层负责接收原始数据，隐藏层负责提取数据的特征，输出层负责给出预测结果。

激活函数决定了神经元如何对输入信号进行非线性变换。

常用的激活函数包括Sigmoid函数、Tanh函数和ReLU函数等。

在成矿预测中，由于数据的复杂性和非线性特征，我们通常选择ReLU函数作为隐藏层的激活函数，因为它在负值区域为零，可以有效缓解梯度消失问题。